ThatQuiz Test Kütüphanesi Bu Testi Şimdi Al
Yapay Zekanın Bilgisayar Bilimi
Katkıları bulunanlar: Sydin
  • 1. Yapay Zeka Bilgisayar Bilimi (YZ), makinelerin insan bilişsel işlevlerini taklit etmesini sağlayan algoritmaların ve sistemlerin geliştirilmesine adanmış geniş ve karmaşık bir alanı kapsar. Özünde YZ, öğrenebilen, akıl yürütebilen ve uyum sağlayabilen sistemler yaratmak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve bilişsel psikoloji gibi çeşitli disiplinlerden yararlanır. Algoritmaların tahminler veya kararlar vermek için veriler üzerinde eğitildiği makine öğrenimi ve insan beyninin yapısı ve işlevinden esinlenen sinir ağları gibi temel kavramlar, modern YZ araştırmalarının temel taşları olarak hizmet vermektedir. Ayrıca, doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlamasına ve üretmesine olanak tanıyarak insanlar ve makineler arasındaki etkileşimleri kolaylaştırır. Bu alan aynı zamanda YZ'nin görevleri otonom olarak yerine getirmek için fiziksel sistemlere entegre edildiği robotik ve makinelerin görsel girdiye dayalı olarak yorumlamasını ve karar vermesini sağlayan bilgisayarla görmeyi de araştırmaktadır. Derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve denetimli öğrenme gibi tekniklerden yararlanan araştırmacılar, mümkün olanın sınırlarını zorlamaya devam ederek otonom araçlardan sağlık teşhisine kadar çeşitli alanlarda ilerlemelere yol açmaktadır. YZ sistemleri giderek daha karmaşık hale geldikçe ve toplumun çeşitli yönlerine entegre edildikçe, adalet, hesap verebilirlik ve şeffaflıkla ilgili etik hususlar da dikkat çekmekte ve YZ teknolojisinin büyümesinin insanlığa bir bütün olarak fayda sağlamasını sağlamaktadır.

    Hangi öğrenme türü etiketli bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir?
A) Denetimli öğrenme.
B) Takviyeli öğrenme.
C) Yarı denetimli öğrenme.
D) Denetimsiz öğrenme.
  • 2. Bir sinir ağı öncelikle ne için kullanılır?
A) Veri depolama.
B) Ağ güvenliği.
C) Örüntü tanıma ve sınıflandırma.
D) Kod yazmak.
  • 3. Makine öğrenimi bağlamında 'aşırı uyum' ne anlama geliyor?
A) Çok karmaşık ve yeni veriler üzerinde düşük performans gösteren bir model.
B) İyi genelleme yapan bir model.
C) Parametreleri olmayan bir model.
D) Daha hızlı öğrenen bir model.
  • 4. Sınıflandırma görevleri için yaygın olarak hangi algoritma kullanılır?
A) Gradyan inişi.
B) Destek Vektör Makineleri.
C) Genetik algoritmalar.
D) K-ortalamalar kümeleme.
  • 5. Pekiştirmeli öğrenmenin amacı nedir?
A) Girişleri doğrudan çıkışlara eşlemek için.
B) Doğrusal denklemleri optimize etmek için.
C) Davranışları deneme yanılma yoluyla öğrenmek.
D) Verileri kategoriler halinde sınıflandırmak için.
  • 6. 'Turing Testi' neyi ölçer?
A) Bir makinenin insana eşdeğer akıllı davranışlar sergileme yeteneği.
B) Bir sistemin güç tüketimi.
C) Bir bilgisayarın işlem hızı.
D) Bir bilgisayarın depolama kapasitesi.
  • 7. Derin öğrenmenin temel avantajı nedir?
A) Standart algoritmalara göre uygulaması daha kolaydır.
B) Küçük veri kümeleriyle daha iyi çalışır.
C) Verilerden özellikleri otomatik olarak öğrenme yeteneği.
D) Geleneksel yöntemlere göre daha az veri gerektirir.
  • 8. Aşağıdakilerden hangisi bir kümeleme algoritmasıdır?
A) Karar ağaçları.
B) Rastgele ormanlar.
C) Doğrusal regresyon.
D) K-means.
  • 9. Yapay zeka bağlamında 'veri madenciliği' nedir?
A) Büyük miktarda verinin veritabanlarında depolanması.
B) Analiz için verilerin temizlenmesi.
C) Güvenlik için verilerin şifrelenmesi.
D) Büyük veri kümelerinden desen ve bilgi çıkarma.
  • 10. Görüntü tanıma için en iyi sinir ağı türü hangisidir?
A) Radyal tabanlı fonksiyon ağları.
B) Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler).
C) Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler).
D) İleri beslemeli sinir ağları.
  • 11. Genetik algoritmaların arkasındaki temel prensip nedir?
A) Rastgele örnekleme yoluyla yineleme.
B) Evrim yoluyla en uygun olanın hayatta kalması.
C) Fonksiyon yaklaşımı.
D) Quicksort aracılığıyla sıralama.
  • 12. 'Büyük Veri' ne anlama geliyor?
A) İlişkisel bir veritabanında depolanan veriler.
B) İşlemek için gelişmiş araçlar gerektiren büyük ve karmaşık veri kümeleri.
C) Analiz için çok küçük veriler.
D) Uygulamalar tarafından toplanan özel kullanıcı verileri.
  • 13. Yapay sinir ağı nelerden ilham alır?
A) Geometrik dönüşümler.
B) İnsan beyninin yapısı ve işlevleri.
C) İnternet.
D) İstatistiksel modeller.
  • 14. Doğrulama seti kullanmanın faydası nedir?
A) Modelleri daha mutlu etmek için.
B) Eğitim sırasında model performansını değerlendirmek için.
C) Test setlerini değiştirmek için.
D) Eğitim veri boyutunu artırmak için.
  • 15. Python'da makine öğrenimi için popüler bir kütüphane hangisidir?
A) Güzel Çorba.
B) Scikit-learn.
C) Pygame.
D) Matara.
  • 16. Destek vektör makinelerinin arkasındaki prensip nedir?
A) Tüm noktalar arasındaki mesafenin en aza indirilmesi.
B) Veri kümesinin hacmini en üst düzeye çıkarma.
C) Sınıflandırma için derin öğrenmeyi kullanma.
D) Veri noktalarını en iyi şekilde ayıran hiper düzlemi bulma.
  • 17. 'Transfer öğrenme' ne işe yarar?
A) Modelleri bir veri kümesinden diğerine değişiklik yapmadan kaydırır.
B) Yazılım uygulamalarını platformlar arasında taşır.
C) Farklı kullanıcılar arasında veri aktarır.
D) Bir görevden elde edilen bilgiyi ilgili bir görevdeki performansı iyileştirmek için kullanır.
  • 18. Yapay zeka alanındaki başlıca zorluk nedir?
A) Tek tip kodlama standartları.
B) Donanım sınırlamaları.
C) Veri ve algoritmalarda önyargı.
D) Çok fazla kamu ilgisi var.
  • 19. Aşağıdakilerden hangisi yapay zeka için popüler bir programlama dilidir?
A) Montaj.
B) Python.
C) C++.
D) HTML.
  • 20. Denetimsiz öğrenmeye örnek olarak ne verilebilir?
A) Regresyon
B) Kümeleme
C) Tahmin
D) Sınıflandırma
  • 21. Sınıflandırma görevleri için genellikle hangi algoritma kullanılır?
A) Genetik Algoritmalar
B) Gradyan İniş
C) Karar Ağaçları
D) Monte Carlo Simülasyonu
  • 22. Sınıflandırma modelleri için yaygın bir değerlendirme ölçütü nedir?
A) Entropi
B) Doğruluk
C) Varyans
D) Verim
  • 23. Bunlardan hangisi bir derin öğrenme çerçevesidir?
A) Git
B) MySQL
C) TensorFlow
D) Pencereler
  • 24. Makine öğrenimini anlamak için hangi kavram kritik öneme sahiptir?
A) Gecikme
B) Bant Genişliği
C) Verim
D) Aşırı Uyum
  • 25. Bunlardan hangisi yapay zekanın yaygın bir uygulamasıdır?
A) Temel aritmetik hesaplamalar.
B) Doğal dil işleme.
C) Elektronik tablolar.
D) Kelime işlem.
  • 26. Denetimli öğrenmede yaygın olarak hangi algoritma kullanılır?
A) Genetik algoritmalar.
B) K-ortalamalar kümeleme.
C) Takviyeli öğrenme.
D) Doğrusal regresyon.
  • 27. Aşağıdakilerden hangisi bir pekiştirmeli öğrenme algoritmasıdır?
A) K-ortalamalar kümeleme.
B) Destek Vektör Makinesi.
C) Q-öğrenme.
D) Doğrusal regresyon.
Şununla oluşturuldu: That Quiz — matematik ve diğer alanlarda test oluşturma ve notlandırma sitesi.